“模型超市”越开越多:字节、阿里、腾讯竞相整合

marsbitPublicado em 2026-04-24Última atualização em 2026-04-24

Resumo

近日,字节跳动火山引擎推出“方舟Coding Plan”,正式上线GLM-5.1,并集成Minimax、Kimi、DeepSeek等多款国产大模型,以每月40元或200元的套餐价格提供多模型调用服务,降低开发者试错成本。然而,用户反馈显示存在使用额度消耗过快、算力调度不足导致的响应延迟和错误等问题,影响实际开发体验。 阿里云、腾讯云、百度智能云等厂商也纷纷推出类似“模型超市”服务,行业竞争从单一模型能力转向平台整合与生态服务能力。这一趋势引发了对独立模型公司“管道化”风险的讨论,即模型厂商可能丧失定价权和用户连接能力。智谱、月之暗面、MiniMax等公司正通过发展自治智能体、分散布局、深耕垂直场景等方式寻求突破。 分析师认为,短期来看平台方可能占据更多话语权,但垂直领域的模型壁垒仍难以被完全替代。未来行业或走向更清晰的分工协作,而非简单吞并。

字节跳动火山引擎方舟Coding Plan近日正式上线 GLM-5.1,官方表示“对齐原厂满血能力,不限购”。在此之前,火山的Coding Plan长期仅有GLM-4.7等较老模型。此次更新不仅引入了GLM-5.1,同时集成了Minimax M2.7、Kimi k2.6、DeepSeek-V3.2等多款最新国产大模型。

这意味着,开发者只需一份订阅费,即可同时调用多家头部模型。从市场反馈来看,这种“打包模式”极大地降低了开发者的试错成本。目前Lite套餐价格在每月40元,Pro套餐价格在每月200元,让不少开发者愿意“先买个占坑”。

智谱GLM-5.1本身在2026年4月初的一次更新中,已经展现出令人印象深刻的工程能力。在智谱发布的两个官方视频中,“8小时从零构建Linux桌面”、“655轮迭代,将向量数据库的查询吞吐提升到初始正式版本的6.9倍”,重新刷新了大众对于大模型“8小时有效执行”的想象。

记者实探开发者社区 多数用户表示“不耐用”

记者进入一个方舟Coding开发者交流群中,发现用户在分享体验感受的帖子之外,大量用户反馈了实际体验的落差。刷几页交流社区就会发现,投诉、申请售后退钱的帖子非常多,有不少网友直呼“感觉被骗”。

争议主要有两点:

一个是关于限额使用过快的问题。一位名为“哈基米”的用户发帖称“一个任务几轮对话 5小时限制就快用完了”,还有另一位网友发布了自己“5小时限额触发的原因”是因为账号在连续5小时内连续滑动窗口,实际请求数已超过6004次,超过了系统限额。

二是算力调度承压导致的体验下降。大量用户反映遇到429错误(请求过多),以及高峰期“首字延迟1分钟以上是常态”。有用户直言:“5小时限额触发太频繁,没法用来做正经开发。”

与此同时,在Coding Plan每月40元的低价背后,也隐藏着套餐内关于“一次调用请求”引向不同抵扣系数的"暗流"。比如一位用户在开发者交流群发布了“调用不同模型抵扣系数差异”的图片。比如豆包全系列、Qwen系列抵扣系数是1次,DeepSeek系列是2次,MiniMax-M2.7、Kimi-K2.6、GLM-5.1系列是5次。

这也反映出,“模型超市”的搭建并没有想象中容易,开发者被“性价比”吸引而来,但初期暴露出的算力调度等方面的短板,也让很多开发者尝试之后选择却步。这也暴露了“打包模式”初期的阵痛。随着用户的涌入,算力平台的承载能力面临挑战。如何在低价吸引与服务质量之间找到可持续的平衡点,将是火山引擎及跟进者需要解决的长期命题。

云厂商集体转向“模型超市” 分层固化初现

火山引擎Coding Plan的这次“整合式”更新,也并非孤立事件。

自2026年初以来,阿里云、百度智能云、腾讯云等主流云厂商均在推进多模型整合布局。比如阿里云作为行业先行者,较早推出多模型订阅套餐“百炼Coding Plan”。目前支持千问系列和kimi-k2.5、glm-5、MiniMax-M2.5等模型。目前Pro价格为每月200元,Lite 套餐自3月20日起已停止新购,4月13日起停止续费与升级。

腾讯云大模型Coding Plan订阅服务于2026年3月全面上新,支持 Tencent HY 2.0 Instruct、GLM-5、Kimi-K2.5、MiniMax-M2.5 等多个最新模型。百度千帆于2026年2月正式推出AI编码订阅服务Coding Plan,也是国内较早推出此类服务的云厂商之一。

“模型超市”模式,并非一家之选,而正在成为云厂商竞相布局的赛道。但撕开云厂商聚合策略的外衣,谁能提供更稳定的服务、更透明的额度规则、更灵活的容灾机制,谁能在编程之外,延展出更多企业级服务能力,续费率能不能跟得上,都成为新的竞争核心。

国际上,亚马逊 Bedrock、微软 Azure的模型聚合服务平台,与国内Coding订阅模式场景不同,但同属整合趋势。

整体来看,行业竞争也从“单一模型能力比拼”转向“平台整合能力+生态服务能力”的比拼,行业集中度将快速提升。

国信证券首席资产配置分析师王开告诉记者,虽然行业分化在加速,但整合期的判断可能为时稍早。“更准确地说,这是产业链分工的细化和迭代。模型厂商聚焦算法,云厂商聚焦工程交付,各自发挥主业优势。”他认为,无论其他云厂商是否跟进,竞争格局都将从单打独斗向生态位分化演变。

大模型公司 “管道化” 压力加剧?

所谓“管道化”,并非指模型公司消失,而是指其丧失产品溢价、用户连接权与话语权,利润向算力平台方转移,成为“被支配”的角色。

云厂商的聚合浪潮之下,“管道化”也正在成为悬在独立大模型公司头顶的达摩克利斯之剑。这场无声的博弈中,智谱AI、月之暗面(Kimi)、MiniMax等头部玩家,并未选择被动妥协,而是从基因中各自生长,给出了不同的突围路径。

智谱AI CEO张鹏在4月8日的公开对话中,他明确表示,智谱的终极目标从来不是成为一款“可被随意替换的调用工具”,而是构建全自治智能体(Autonomous Agent)。这一定位试图让智谱从“模型供应商”升级为“任务执行者”,从而绕过纯API管道的低价陷阱。

月之暗面(Kimi)则采取“分散布局+深耕长文本”的策略。同步接入火山引擎、阿里云等多家主流云平台,实现算力多源供给、不被单一渠道绑定,保障服务稳定性与成本可控。2026年4月推出的Kimi K2.6 采用混合专家(MoE)架构,标准上下文窗口达256K tokens。

MiniMax则将将核心资源投入到内容创作、智能客服、教育、企业服务、娱乐社交等垂直领域,尤其在游戏AI、数字人、多模态交互等场景重点布局,打造“云平台难以替代的定制化能力”。

大厂的平台整合会加速模型公司被“管道化”吗?国信证券首席资产配置分析师王开认为,需区分长短期视角。

“短期看,分发渠道被平台掌控、定价权部分让渡,模型厂商利润向入口方转移是商业规律。但长期而言,通用模型易同质化,金融、医疗、法律等垂直场景的深度学习模型,专业壁垒不是集中聚合就能抹平的。”他认为。

在应对被平台化风险方面,还可以参考OpenAI和Anthropic的策略,一方面强化直面终端用户的渠道,比如ChatGPT与Claude的独立运营本质是在建立绕过平台的用户连接。另一方面技术迭代速度与用户品牌认知是两条有效护城河,因此模型公司需要兼顾研发投入与产品化布局。

这场“管道化与平台化”的博弈终局,可能不是谁吃掉谁,而是分工的进一步清晰。云厂商做管道,模型公司做技术,双方在博弈中逐渐找到各自的生存边界。

至于谁吃掉谁,在目前这个阶段,还远未到故事的结局。

本文来自微信公众号“科创板日报”,作者:王耐

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Q字节跳动火山引擎方舟Coding Plan最近上线了哪些新模型?

A字节跳动火山引擎方舟Coding Plan近日正式上线了GLM-5.1,并同时集成了Minimax M2.7、Kimi k2.6、DeepSeek-V3.2等多款最新国产大模型。

Q开发者对火山引擎Coding Plan的主要投诉有哪些?

A开发者主要投诉两点:一是限额使用过快,一个任务几轮对话就可能耗尽5小时限额;二是算力调度承压导致体验下降,如频繁遇到429错误(请求过多)和高峰期首字延迟1分钟以上。

Q除了字节跳动,还有哪些云厂商在推进“模型超市”模式?

A除了字节跳动,阿里云、百度智能云、腾讯云等主流云厂商也在推进多模型整合布局。例如阿里云的“百炼Coding Plan”、腾讯云的大模型Coding订阅服务以及百度千帆的AI编码订阅服务。

Q智谱AI、月之暗面(Kimi)和MiniMax如何应对“管道化”风险?

A智谱AI通过构建全自治智能体(Autonomous Agent)升级为“任务执行者”;月之暗面(Kimi)采取分散布局和深耕长文本策略,接入多家云平台;MiniMax则聚焦垂直领域如内容创作、智能客服等,打造定制化能力。

Q国信证券首席资产配置分析师王开如何看待“模型超市”对行业的影响?

A王开认为,短期看模型厂商利润会向平台方转移,但长期而言,垂直领域的专业模型壁垒难以被平台聚合抹平。行业将从单打独斗向生态位分化演变,最终可能是分工进一步清晰,而非一方吃掉另一方。

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293 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2024.12.17

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Agent S: O Futuro da Interação Autónoma no Web3 Introdução No panorama em constante evolução do Web3 e das criptomoedas, as inovações estão constantemente a redefinir a forma como os indivíduos interagem com plataformas digitais. Um projeto pioneiro, o Agent S, promete revolucionar a interação humano-computador através do seu framework aberto e agente. Ao abrir caminho para interações autónomas, o Agent S visa simplificar tarefas complexas, oferecendo aplicações transformadoras em inteligência artificial (IA). Esta exploração detalhada irá aprofundar-se nas complexidades do projeto, nas suas características únicas e nas implicações para o domínio das criptomoedas. O que é o Agent S? O Agent S é um framework aberto e agente, especificamente concebido para abordar três desafios fundamentais na automação de tarefas computacionais: Aquisição de Conhecimento Específico de Domínio: O framework aprende inteligentemente a partir de várias fontes de conhecimento externas e experiências internas. Esta abordagem dupla capacita-o a construir um rico repositório de conhecimento específico de domínio, melhorando o seu desempenho na execução de tarefas. Planeamento ao Longo de Longos Horizontes de Tarefas: O Agent S emprega planeamento hierárquico aumentado por experiência, uma abordagem estratégica que facilita a decomposição e execução eficientes de tarefas intrincadas. Esta característica melhora significativamente a sua capacidade de gerir múltiplas subtarefas de forma eficiente e eficaz. Gestão de Interfaces Dinâmicas e Não Uniformes: O projeto introduz a Interface Agente-Computador (ACI), uma solução inovadora que melhora a interação entre agentes e utilizadores. Utilizando Modelos de Linguagem Multimodais de Grande Escala (MLLMs), o Agent S pode navegar e manipular diversas interfaces gráficas de utilizador de forma fluida. Através destas características pioneiras, o Agent S fornece um framework robusto que aborda as complexidades envolvidas na automação da interação humana com máquinas, preparando o terreno para uma infinidade de aplicações em IA e além. Quem é o Criador do Agent S? Embora o conceito de Agent S seja fundamentalmente inovador, informações específicas sobre o seu criador permanecem elusivas. O criador é atualmente desconhecido, o que destaca ou o estágio nascente do projeto ou a escolha estratégica de manter os membros fundadores em anonimato. Independentemente da anonimidade, o foco permanece nas capacidades e no potencial do framework. Quem são os Investidores do Agent S? Como o Agent S é relativamente novo no ecossistema criptográfico, informações detalhadas sobre os seus investidores e financiadores não estão explicitamente documentadas. A falta de informações disponíveis publicamente sobre as fundações de investimento ou organizações que apoiam o projeto levanta questões sobre a sua estrutura de financiamento e roteiro de desenvolvimento. Compreender o apoio é crucial para avaliar a sustentabilidade do projeto e o seu impacto potencial no mercado. Como Funciona o Agent S? No núcleo do Agent S reside uma tecnologia de ponta que lhe permite funcionar eficazmente em diversos ambientes. O seu modelo operacional é construído em torno de várias características-chave: Interação Humano-Computador Semelhante: O framework oferece planeamento avançado em IA, esforçando-se para tornar as interações com computadores mais intuitivas. Ao imitar o comportamento humano na execução de tarefas, promete elevar as experiências dos utilizadores. Memória Narrativa: Utilizada para aproveitar experiências de alto nível, o Agent S utiliza memória narrativa para acompanhar os históricos de tarefas, melhorando assim os seus processos de tomada de decisão. Memória Episódica: Esta característica fornece aos utilizadores orientações passo a passo, permitindo que o framework ofereça suporte contextual à medida que as tarefas se desenrolam. Suporte para OpenACI: Com a capacidade de funcionar localmente, o Agent S permite que os utilizadores mantenham o controlo sobre as suas interações e fluxos de trabalho, alinhando-se com a ética descentralizada do Web3. Fácil Integração com APIs Externas: A sua versatilidade e compatibilidade com várias plataformas de IA garantem que o Agent S possa integrar-se perfeitamente em ecossistemas tecnológicos existentes, tornando-o uma escolha apelativa para desenvolvedores e organizações. Estas funcionalidades contribuem coletivamente para a posição única do Agent S no espaço cripto, à medida que automatiza tarefas complexas e em múltiplos passos com mínima intervenção humana. À medida que o projeto evolui, as suas potenciais aplicações no Web3 podem redefinir a forma como as interações digitais se desenrolam. Cronologia do Agent S O desenvolvimento e os marcos do Agent S podem ser encapsulados numa cronologia que destaca os seus eventos significativos: 27 de Setembro de 2024: O conceito de Agent S foi lançado num artigo de pesquisa abrangente intitulado “Um Framework Agente Aberto que Usa Computadores como um Humano”, mostrando a base para o projeto. 10 de Outubro de 2024: O artigo de pesquisa foi disponibilizado publicamente no arXiv, oferecendo uma exploração aprofundada do framework e da sua avaliação de desempenho com base no benchmark OSWorld. 12 de Outubro de 2024: Uma apresentação em vídeo foi lançada, proporcionando uma visão visual das capacidades e características do Agent S, envolvendo ainda mais potenciais utilizadores e investidores. Estes marcos na cronologia não apenas ilustram o progresso do Agent S, mas também indicam o seu compromisso com a transparência e o envolvimento da comunidade. Pontos-Chave Sobre o Agent S À medida que o framework Agent S continua a evoluir, várias características-chave destacam-se, sublinhando a sua natureza inovadora e potencial: Framework Inovador: Concebido para proporcionar um uso intuitivo de computadores semelhante à interação humana, o Agent S traz uma abordagem nova à automação de tarefas. Interação Autónoma: A capacidade de interagir autonomamente com computadores através de GUI significa um avanço em direção a soluções computacionais mais inteligentes e eficientes. Automação de Tarefas Complexas: Com a sua metodologia robusta, pode automatizar tarefas complexas e em múltiplos passos, tornando os processos mais rápidos e menos propensos a erros. Melhoria Contínua: Os mecanismos de aprendizagem permitem que o Agent S melhore a partir de experiências passadas, aprimorando continuamente o seu desempenho e eficácia. Versatilidade: A sua adaptabilidade em diferentes ambientes operacionais, como OSWorld e WindowsAgentArena, garante que pode servir uma ampla gama de aplicações. À medida que o Agent S se posiciona no panorama do Web3 e das criptomoedas, o seu potencial para melhorar as capacidades de interação e automatizar processos significa um avanço significativo nas tecnologias de IA. Através do seu framework inovador, o Agent S exemplifica o futuro das interações digitais, prometendo uma experiência mais fluida e eficiente para os utilizadores em diversas indústrias. Conclusão O Agent S representa um ousado avanço na união da IA e do Web3, com a capacidade de redefinir a forma como interagimos com a tecnologia. Embora ainda esteja nas suas fases iniciais, as possibilidades para a sua aplicação são vastas e cativantes. Através do seu framework abrangente que aborda desafios críticos, o Agent S visa trazer interações autónomas para o primeiro plano da experiência digital. 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